随着互联网、移动通讯、无线网络、个人多媒体业务以及工业网络中大量多媒体数据的出现，对路由器的队列调度和队列管理能力的要求越来越高。路由器在转发传统数据包业务的同时，还需要满足越来越多的实时性业务的要求。传统的队列调度算法，如先来先服务(FCFS)、轮询(RR)等算法已经不能满足这种区分服务的要求。 本文首先分析了现有的队列调度算法，指出从控制论的角度来看，当前存在的队列调度算法基本都是使用开环控制方式。在“开环控制”的队列调度算法中，网络服务器按照某种策略，以事先可以预知的确定顺序转发各活动业务流的数据包。这种确定模型的优势在于可以事先预知下一个时刻要发送哪个业务流的数据包，从而有利于定性定量地分析系统性能；其缺点则是往往需要假设某些参数已知或业务流符合某种函数限制，扩展性较差，仅对特定网络类型表现出良好性能。针对上述算法的缺点，本文提出了一种全新的“服务量”和“服务概率”定义，并根据此定义提出了一种基于“服务概率”的柔性队列调度策略。该算法根据调度器输出端反馈的数据包长度信息，动态调整各活动业务流的服务概率，并且利用随机数实现了统计意义上的公平服务。与传统的队列调度算法相比，该算法具有计算复杂度低、需要维护的变量少、鲁棒性强、数据源模型无关性等优点。 网络运营商在为用户提供网络服务，尽量满足用户要求的前提下，总是希望最大化自身收益。本文通过引入业务流服务价格等参数，将网络收益作为优化目标，把对业务流的带宽要求、网络流量、网络延迟作为限制条件，使用控制论中经典的最优控制理论对所提出的基于“服务概率”的队列调度算法进行参数优化。相对于其他队列调度算法，本文所提出的调度算法由于参数较少，只需要“服务概率”一个控制变量即可控制各种业务流所获得的带宽，这样在线优化所涉及的参数少，运算复杂度低，从而具有更高的应用价值。 从控制论的角度来看，队列调度算法是一个典型的控制问题。各业务流所要求的带宽、带宽抖动和时延、时延抖动是控制目标，这非常类似经典控制问题中的稳态值和超调量。队列调度的目标便是使用尽量简单的控制策略、尽量少的控制变量和尽量短的控制时间实现控制目标。传统的调度算法都是开环结构，根据预定策略分配带宽，并不对实际分配的带宽进行反馈校正，从而使得算法只能适用于特定模型，鲁棒性较差。本文利用经典控制理论中的PI算法，基于“服务概率”参数，实现了反馈控制结构的队列调度算法。算法只有“服务概率”一个控制参数，实现简单；PI反馈保证了无论数据源模型如何变化，各业务流所获带宽始终实时跟踪设定值。在无线网络中，由于带宽资源有限，调度算法需要根据各业务流的信号状态动态调整资源分配；本文提出的PI反馈结构的调度算法便非常适合应用于移动通讯基站和无线局域网接入点中。 论文的主要创新点包括： △提出了队列算法的控制论模型；依据控制论的观点对现有队列调度算法进行分析，指出了当前存在的主要队列调度算法的优缺点。 △提出了“服务概率”的概念，通过定义业务流的“服务概率”来确定其所获得的带宽，通过随机数实现统计意义上的公平带宽分配；根据“服务概率”定义设计出用于定长数据包网络的加权公平队列调度算法PWFQ。 △通过一阶低通滤波器来估计业务流的平均数据包长度，将基于“服务概率”的队列调度算法应用到变长度网络环境；与变长度环境下现有的其他加权公平调度算法相比，本文提出的算法具有参数变量少、计算复杂度和空间复杂度低、带宽分配平滑、公平性能优良等特点。 △通过将各业务流的网络使用费作为目标函数，提出了一种基于“效用函数”的队列调度算法参数优化模型；通过在线参数优化，使网络的整体性能指标达到最优状态。与现有的其他算法相比，基于“服务概率”的队列调度算法由于计算简单，所涉及的参数少等优点而更适于在线优化模型。 △提出了基于“PI反馈控制”的全新队列调度算法；该调度模型直接检测各活动业务流所获得的网络带宽，使用PI控制器进行反馈控制，使各业务流所获带宽始终动态跟踪其设定值。该算法与具体网络模型无关，可以很好地适应各种网络变化，具有极强的鲁棒性和扩展性。